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方差分析中F值多大时没有意义

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Ms in 方差 分析 ， Ms in 方差分析，SPSS方差分析结果中有F 。单变量方差分析(One-wayanovaf是组间(MS组间)均方与组内(MS组内)均方的比值，这个比率越大 ， 相对组之间的差异就越大，会有多大意义 。

1、F值是大好还是小好,有标准么,还望详解 。F的值是检验计量经济模型的总体显著水平 。原理:显著性检验的基本原理是提出“无效假设”，选择概率(P)的水平来检验“无效假设”的有效性 。所谓“无效假设”，就是在比较实验处理组和对照组的结果时，假设两组之间没有显著差异，即实验处理对结果没有影响或无效 。经过统计分析，如果发现两组之间的差异是由取样引起的，则“无效假设”成立，可以认为差异不显著(即实验处理无效) 。

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释:1 。小概率原理:小概率事件在实验中发生几乎是不可能的，如果真的在实验中发生 。那么我们只能认为事件不是来自于我们假设的人群，也就是认为我们对人群的假设是不正确的 。2.观察显著性水平:由样本数据计算的检验统计量的观察值截取的尾部区域 。概率越?。?观察到的差异表明存在真实差异的证据就越强 ， 观察到的差异就越有理由充分表明存在真实差异 。

2、 方差 分析中的ms,ss,df,fm分别指什么?ss是偏离平均值的平方和，即变量中每个数据点与变量的平均值之差的平方和df是自由度ms是均方 ， 其值等于对应的ss除以dff，即F统计量，F统计量是方差 分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理后的ms除以误差MS .方差 分析我们只能判断对这个因素是否有显著影响，而不能通过F值来判断影响效果、F值的大小以及对应的概率值之间的关系 。
3、单变量 方差 分析(One-WayANOVA【方差分析中F值多大时没有意义】F是组间均方(MS组间)与组内均方(MS组内)的比值 。这个比值越大，相对组间的变异越大，那么意义，到底有多大呢？然后你需要测试P的水平来衡量它，如果 。

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